TDM기술과 한국의 저작권법

 안녕하세요. 오늘은 최근 저작권법 침해로 논란이 되고 있는 AI 기술 중에 하나인 데이터, 텍스트 마이닝(이른바 TDM)과 관련하여 논쟁의 배경은 무엇이고, 어떻게 해결해 나가고 있는지 등에 대해 알아보겠습니다.

데이터, 텍스트 마이닝 기술(TDM) 정의

 데이터, 텍스트 마이닝 기술(이하 'TDM')은 컴퓨팅 자원을 통하여 대량의 데이터를 분석하고 그로부터 유의미한 패턴이나 구조를 발견하여 정보를 추출하는 기술입니다. TDM은 인공지능 기계학습 기술과 융합되어 학문 연구도구로서 해당 산업의 발전 뿐만 아니라 정보화 편차에 따른 국가경쟁력을 좌지우지하는 중요한 기술이 되었습니다. TDM의 절차는 다음과 같습니다.

TDM 수행절차

 Test Data Mining(TDM)는 AI 모델의 성능을 평가하고 향상시키기 위해 테스트 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 기술을 의미합니다. 아래는 AI 기술에 유용한 Test Data Mining 기술의 일반적인 절차입니다.

1) 테스트 데이터 수집 : 다양한 상황과 조건을 대표하는 테스트 데이터를 수집합니다. 현실 세계에서 발생하는 다양한 시나리오를 반영하도록 데이터를 다양화합니다.

2)  데이터 전처리 : 수집한 데이터를 정제하고 정규화하여 일관된 형식으로 변환합니다. 이상치나 노이즈를 제거하여 모델 훈련에 적합한 형태로 데이터를 가공합니다.

3)  특징 추출 : 테스트 데이터에서 모델이 학습해야 할 중요한 특징을 추출합니다. 특징은 입력 데이터의 핵심 속성으로, 모델의 학습 및 평가에 사용됩니다.

4)  라벨링 및 그라운드 트루스 생성 : 테스트 데이터에 대한 정확한 라벨을 부여하여 모델의 성능을 평가할 수 있도록 합니다. 이를 통해 모델의 예측 결과를 실제 결과와 비교할 수 있습니다.

5)  테스트 스위트 설계 : 다양한 테스트 케이스를 포함하는 테스트 스위트를 설계합니다. 경계 조건, 예외 상황 등을 고려하여 모델의 강건성을 평가할 수 있도록 다양한 시나리오를 포함시킵니다.

6)  모델 테스트 및 성능 측정 : 사전에 정의한 테스트 스위트를 사용하여 AI 모델을 평가합니다. 모델의 정확도, 정밀도, 재현율 등과 같은 성능 메트릭을 측정합니다.
7)  결과 분석 및 해석 : 모델의 성능 결과를 분석하고, 어떤 부분에서 모델이 좋거나 나쁜 성과를 보이는지 이해합니다. 이를 통해 모델을 개선하기 위한 인사이트를 얻습니다.
8)  모델 향상 : 테스트 결과를 바탕으로 모델을 개선하고 다시 테스트합니다. 반복적인 실험을 통해 모델의 성능을 향상시킵니다.
9)  자동화 및 지속적인 테스트 : 테스트 데이터 마이닝 절차를 자동화하여 지속적인 테스트를 가능케 합니다. 새로운 데이터나 환경 변화에 대응하기 위해 주기적으로 테스트를 반복합니다.

TDM이 저작권법과 충돌되는 지점

 한국의 저작권법은 특히 개인 정보 보호 및 데이터 활용에 관한 부분에서 제한을 두고 있을 수 있습니다. Test Data한국의 저작권법은 특히 개인 정보 보호 및 데이터 활용에 관한 부분에서 제한을 두고 있을 수 있습니다.

1)  데이터 수집과 활용 동의 : 저작물에 대한 TDM을 수행하기 위해서는 데이터 수집에 대한 동의가 필요합니다. 사용자나 데이터 소유자로부터의 동의 없이 민감한 정보를 수집하거나 활용하는 경우에는 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
2)  개인 정보 보호 : TDM을 통해 수집한 데이터에는 개인 정보가 포함될 수 있습니다. 한국의 개인 정보 보호법에 따라 개인 정보를 적절히 보호하지 않는 경우에는 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
3)  상업적 이용 제한 : 한국의 저작권법은 상업적 이용에 대해 일정한 제한을 두고 있을 수 있습니다. 특히 TDM을 통해 얻은 정보를 상업적으로 이용하는 경우에는 관련 법규를 준수해야 합니다.
4)  저작권자의 권리 존중 : TDM을 통해 저작물을 분석하고 활용할 때, 해당 저작물에 대한 저작권자의 권리를 존중해야 합니다. 저작물의 변형, 재배포, 무단 복제 등은 저작권자의 동의가 필요할 수 있습니다.
5)  학문적 또는 비영리 목적의 예외 규정 : 한국의 저작권법은 학문적이거나 비영리 목적으로의 이용에 대한 일부 예외 규정을 포함하고 있을 수 있습니다. 그러나 이러한 예외가 적용되는지 여부는 구체적인 상황과 사용 목적에 따라 다를 수 있습니다.
6)  데이터 수집과 활용 동의 : 한국의 저작권법은 특히 개인 정보 보호 및 데이터 활용에 관한 부분에서 제한을 두고 있을 수 있습니다. Test Data Mining(TDM) 기술이 한국의 저작권법과 충돌하는 주요 사항은 다음과 같습니다:
7)  데이터 수집과 활용 동의 : 저작물에 대한 TDM을 수행하기 위해서는 데이터 수집에 대한 동의가 필요합니다. 사용자나 데이터 소유자로부터의 동의 없이 민감한 정보를 수집하거나 활용하는 경우에는 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
8)  개인 정보 보호 : TDM을 통해 수집한 데이터에는 개인 정보가 포함될 수 있습니다. 한국의 개인 정보 보호법에 따라 개인 정보를 적절히 보호하지 않는 경우에는 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
9)  상업적 이용 제한 : 한국의 저작권법은 상업적 이용에 대해 일정한 제한을 두고 있을 수 있습니다. 특히 TDM을 통해 얻은 정보를 상업적으로 이용하는 경우에는 관련 법규를 준수해야 합니다.
10)  저작권자의 권리 존중 : TDM을 통해 저작물을 분석하고 활용할 때, 해당 저작물에 대한 저작권자의 권리를 존중해야 합니다. 저작물의 변형, 재배포, 무단 복제 등은 저작권자의 동의가 필요할 수 있습니다.
11)  학문적 또는 비영리 목적의 예외 규정 : 한국의 저작권법은 학문적이거나 비영리 목적으로의 이용에 대한 일부 예외 규정을 포함하고 있을 수 있습니다. 그러나 이러한 예외가 적용되는지 여부는 구체적인 상황과 사용 목적에 따라 다를 수 있습니다.

12)  개인 정보 보호 : TDM을 통해 수집한 데이터에는 개인 정보가 포함될 수 있습니다. 한국의 개인 정보 보호법에 따라 개인 정보를 적절히 보호하지 않는 경우에는 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
13)  상업적 이용 제한 : 한국의 저작권법은 상업적 이용에 대해 일정한 제한을 두고 있을 수 있습니다. 특히 TDM을 통해 얻은 정보를 상업적으로 이용하는 경우에는 관련 법규를 준수해야 합니다.
14)  저작권자의 권리 존중 : TDM을 통해 저작물을 분석하고 활용할 때, 해당 저작물에 대한 저작권자의 권리를 존중해야 합니다. 저작물의 변형, 재배포, 무단 복제 등은 저작권자의 동의가 필요할 수 있습니다.
15)  학문적 또는 비영리 목적의 예외 규정 : 한국의 저작권법은 학문적이거나 비영리 목적으로의 이용에 대한 일부 예외 규정을 포함하고 있을 수 있습니다. 그러나 이러한 예외가 적용되는지 여부는 구체적인 상황과 사용 목적에 따라 다를 수 있습니다.

 테스트 데이터 마이닝을 수행할 때에는 국내 법령을 철저히 준수하고, 사용자 동의를 얻어야 하는 경우에는 적절한 절차를 따르는 것이 중요합니다. 이는 개인 정보 보호 및 기타 법적인 측면에서 안전한 활용을 보장하는 데 도움이 될 것입니다. 때때로 변화가 있을 수 있으므로 최신 정보를 확인하는 것이 좋습니다.

 지금까지 AI의 중요 핵심 기술인 TDM 기술의 정의와 기술 절차별 단계, 저작권법과의 충돌지점 등에 대해 알아보았습니다. 다음에는 이 충돌과 관련하여 현행법적으로 어떻게 해결하려 개정움직임이 있는지에 대해 살펴보겠습니다.